Tag cấu trúc dữ liệu
Tìm kiếm bài viết trong Tag cấu trúc dữ liệu
Chương 3: LINKED LISTS - 8.Problems & Solutions(21-30)
Problem-21. Chúng ta có thể giải quyết Problem-18 bằng cách sử dụng Stack. Solution: Yes. Algorithm:.
0 0 19
Chương 3: LINKED LISTS - 8.Problems & Solutions(11-20)
Problem-11. Chúng tôi được cung cấp một con trỏ đến phần tử đầu tiên của một danh sách liên kết L.
0 0 15
Chương 3: LINKED LISTS - 8.Problems & Solutions(1-10)
Problem-1. Triển khai một Stack sử dụng Linked List. Solution: Mình sẽ trình bày chi tiết khi viết tới chương Stacks. Problem-2.
0 0 22
Chương 3: LINKED LISTS - 7. Skip Lists
3.11 Skip Lists. . Binary trees - Cây nhị phân có thể được sử dụng để biểu diễn các kiểu dữ liệu trừu tượng như từ điển và danh sách có thứ tự.
0 0 30
Chương 3: LINKED LISTS - 6.Unrolled Linked Lists
3.10 Unrolled Linked Lists.
0 0 20
Chương 3: LINKED LISTS - 4.Circular Linked Lists
3.8 Circular Linked Lists.
0 0 15
Chương 3: LINKED LISTS - 5.Doubly Linked List hiệu quả về bộ nhớ
3.9 Doubly Linked List hiệu quả về bộ nhớ.
0 0 15
Chương 3: LINKED LISTS - 1. Lý thuyết cơ bản
3.1 What is a Linked List. Một Linked List có các thuộc tính sau:. .
0 0 19
Chương 2: RECURSION AND BACKTRACKING - 2. Backtracking(Quay lui)
2.8 What is Backtracking.
0 0 17
Chương 2: RECURSION AND BACKTRACKING - 1. Recursion(Đệ quy)
Lời nói đầu. Trong chương này, chúng ta sẽ xem xét một trong những chủ đề quan trọng Recursion(Đệ quy), sẽ được sử dụng ở hầu hết các chương, và một họ hàng của nó "Backtracking"(Quay lui).
0 0 13
Chương 1: Introduction - 10.Algorithms Analysis: Problems & Solutions(54-65)
Problem-54. public int isPrime(int n) {. for(int i=2; i <= Math.sqrt(n); i++) {.
0 0 14
Chương 1: Introduction - 10.Algorithms Analysis: Problems & Solutions(41-53)
Problem-41. Tìm độ phức tạp của hàm đệ quy: T(n)=T(n)+1T ( n ) = T ( qrt { n } ) + 1T(n)=T(n)+1. Solution:. Áp dụng logic của Problem-40 ta được: .
0 0 17
Chương 1: Introduction - 10.Algorithms Analysis: Problems & Solutions(31-40)
Problem-31. Xác định giới hạn Θ cho hàm sau: T(n)=T(⌈n/2⌉)+7T ( n ) = T ( ceil n / 2 ceil ) + 7T(n)=T(⌈n/2⌉)+7.
0 0 16
Chương 1: Introduction - 10.Algorithms Analysis: Problems & Solutions(21-30)
Từ đây tới chương 2 sẽ là các bài viết về bài tập nhằm giúp các bạn hiểu hơn về những lý thuyết đã qua. Problem-21.
0 0 23
Chương 1: Introduction - 8.Phương pháp phỏng đoán và xác nhận
1.26 Method of Guessing and Confirming. Ở bài viết này, mình sẽ trình bày phương pháp có thể được sử dụng để giải quyết bất kỳ sự lặp lại nào. .
0 0 16
Chương 1: Introduction - 9.Phân tích khấu hao
Ở các bài viết trước mình đã trình bày về Running Time Analysis, phân tích về thời gian chạy của thuật toán trong các trường hợp Worst case, Best case, Average case phụ thuộc vào dữ liệu input đầu vào
0 0 20
Chương 1: Introduction - 7.Các định lý chính về giải thuật Subtract and Conquer Recurrences
Divide and Conquer algorithm tiếng việt là Chia để trị thì có lẽ Subtract and Conquer algorithm là Trừ để trị . Cái này mình không chắc có dịch ra đúng nghĩa không, nếu có sai sót các bạn comment nhé
0 0 13
Chương 1: Introduction - 6.Các định lý chính về giải thuật Chia Để Trị
Hi mọi người, tiếp theo series mình sẽ trình bày về giải thuật Divide and Conquer(Chia để trị). 1.
0 0 19
Chương 1: Introduction - 5. Ứng dụng trong phân tích thuật toán
Từ cuộc thảo luận trong bài viết trước (cho cả ba ký hiệu: worst case, best case, và average case), chúng ta đã hiểu được rằng trong mọi trường hợp với một hàm f(n), chúng ta cố gắng tìm 1 hàm g(n) xấ
0 0 13